[发明专利]一种人员转椅检测方法及其系统

权利要求书

1.一种人员转椅检测方法，其特征在于，包括：

获取检测图像；

获取预训练的神经网络模型，将所述检测图像逐帧输入所述神经网络模型生成人体检测框信息、人体关键点的坐标信息；

对所述坐标信息的x轴数据进行滤波生成滤波x轴数据，并基于所述滤波x轴数据及其对应的图像帧的时间信息生成移动曲线；

对所述滤波x轴数据进行归一化处理并构建标准余弦曲线，包括：提取滤波后的x轴数据的单位图像采集周期；提取滤波后的x轴数据在单位图像采集周期内的波峰与波谷；基于所述单位图像采集周期、所述波峰与波谷生成所述标准余弦曲线；

基于所述移动曲线和所述标准余弦曲线进行相似度计算并生成检测结果。

2.根据权利要求1所述的转椅检测方法，其特征在于，将所述检测图像逐帧输入所述神经网络模型生成人体关键点的坐标信息，包括：

基于所述神经网络模型预测生成所述检测图像中的人体检测框信息和关键点坐标；

将所述人体检测框信息中包含的检测框左下角坐标更新为坐标系原点，建立人体目标框坐标系；

基于更新后的所述人体检测框信息（x，y，w，h）与预设矩形区域进行仿射变换，生成仿射矩阵；

所述关键点坐标通过所述仿射矩阵生成所述人体关键点的坐标信息。

3.根据权利要求1所述的转椅检测方法，其特征在于，对所述坐标信息的x轴数据进行滤波时所使用的滤波方法为卡尔曼滤波。

4.根据权利要求1所述的转椅检测方法，其特征在于，训练所述神经网络模型，包括：

构建初始化网络模型，其中，网络模型包括语义分割模型；

获取包含多类别标记的图像样本构成的训练数据集和测试数据集，其中，标记类别包括人体检测框、人体关键点；

基于所述训练数据集和所述测试数据集训练并测试所述神经网络模型。

5.根据权利要求1所述的转椅检测方法，其特征在于，基于所述移动曲线和所述标准余弦曲线进行相似度计算并生成检测结果，包括：

基于所述移动曲线和所述标准余弦曲线进行皮尔森相似度计算并生成相似度值；

若所述相似度值高于预设阈值则生成转椅检测结果，若所述相似度值不高于预设阈值则生成未转椅检测结果。

6.根据权利要求4所述的转椅检测方法，其特征在于，所述人体关键点为人体双肩点、人体左肩点、人体右肩点中的任意一点。

7.一种人员转椅检测系统，其特征在于，包括：

摄像单元，用于采集检测图像；

数据处理单元，用于获取预训练的神经网络模型，将所述检测图像逐帧输入所述神经网络模型生成人体检测框信息、人体关键点的坐标信息后，对所述坐标信息的x轴数据进行滤波生成滤波x轴数据，并基于所述滤波x轴数据及其对应的图像帧的时间信息生成移动曲线，对所述滤波x轴数据进行归一化处理并构建标准余弦曲线，基于所述移动曲线和所述标准余弦曲线进行相似度计算并生成检测结果，其中，对所述滤波x轴数据进行归一化处理并构建标准余弦曲线包括：提取滤波后的x轴数据的单位图像采集周期；提取滤波后的x轴数据在单位图像采集周期内的波峰与波谷；基于所述单位图像采集周期、所述波峰与波谷生成所述标准余弦曲线。

8.根据权利要求7所述的转椅检测系统，其特征在于，所述数据处理单元还包括缓存模块，用于存储所述检测图像、人体检测框信息、人体关键点的坐标信息和转椅检测结果。